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龙图腾网获悉北京科杰科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的质量规则配置方法及其相关装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120849471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511369953.X，技术领域涉及：G06F16/2455；该发明授权一种基于人工智能的质量规则配置方法及其相关装置是由王文文;张天宇设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的质量规则配置方法及其相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于人工智能的质量规则配置方法及其相关装置，涉及数据处理技术领域。该方法包括：基于当前结构化数据，获取第一字段数据；基于所述第一字段数据，获取至少一个第一数据特征；基于各个第一数据特征通过主分配模型，获取所述第一字段数据与各个质量规则的匹配度；基于各个质量规则的匹配度通过自然语言模型，获取可解释性输出。本申请通过获取第一字段数据及其多种数据特征结构特征、语义特征和分布特征等，借助主分配模型和历史结构化数据训练结果，实现质量规则的自动匹配，无需用户深入了解数据库知识和质量规则细节，降低了对用户专业能力的要求，使普通用户也能参与到质量规则配置中。

本发明授权一种基于人工智能的质量规则配置方法及其相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的质量规则配置方法，其特征在于，包括： 基于当前结构化数据，获取第一字段数据；所述当前结构化数据预先获取；所述第一字段数据为所述当前结构化数据中需要进行质量规则配置的任意字段数据； 基于所述第一字段数据，获取至少一个第一数据特征；所述第一数据特征为结构特征、语义特征和分布特征中的任意一种； 基于各个第一数据特征通过主分配模型，获取所述第一字段数据与各个质量规则的匹配度；所述主分配模型基于历史结构化数据预先训练得到；各个质量规则预先设置； 基于各个质量规则的匹配度通过自然语言模型，获取可解释性输出； 基于所述可解释性输出和各个匹配度为所述第一字段数据配置质量规则； 所述主分配模型包括多个子分配模型，各个子分配模型与质量规则一一对应；基于历史结构化数据训练得到所述主分配模型，包括： 基于所述历史结构化数据，获取多个第二字段数据； 遍历各个质量规则，获取第一质量规则；所述第一质量规则为各个质量规则中未进行训练获取对应子分配模型的任意质量规则； 针对每一个第一质量规则，均执行以下步骤，直至基于每一个质量规则均训练得到对应的子分配模型： 基于所述第一质量规则，获取当前子分配模型；所述当前子分配模型与所述第一质量规则相对应，并且所述当前子分配模型由历史子分配模型更新得到；所述历史子分配模型包括初始子分配模型； 基于所述当前子分配模型为各个第二字段数据分配所述第一质量规则，并获取当前损失值； 若所述当前损失值不符合第二预设条件，则更新所述当前子分配模型，并重新获取当前损失值，直至重新获取的当前损失值符合所述第二预设条件，将当前损失值符合所述第二预设条件的子分配模型作为训练完成的子分配模型； 基于各个训练完成的子分配模型，获取所述主分配模型； 所述子分配模型包括至少一个第一分配网络；每个第一分配网络均具有对应的权重；所述当前子分配模型通过以下方式由历史子分配模型更新得到： 基于所述历史子分配模型由各个第二字段数据，获取多个第三字段数据和多个第四字段数据；所述第三字段数据为各个第二字段数据中本应配置有所述第一质量规则，但是未被所述历史子分配模型配置所述第一质量规则的任意字段数据；所述第四字段数据为各个第二字段数据中不应配置有所述第一质量规则，但是被所述历史子分配模型配置所述第一质量规则的任意字段数据； 基于各个第三字段数据和各个第四字段数据，获取第二分配网络；所述第二分配网络的分配正确率大于50%； 基于所述第二分配网络，更新所述历史子分配模型中的各个第一权重；所述第一权重为所述历史子分配模型中对应第一分配网络的权重； 将所述第二分配网络增加至所述历史子分配模型，获取所述当前子分配模型。

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